10 krachtige gedragssegmentatiemethoden om uw klanten te begrijpen

Door Gary DeAsi

Weten wie uw klanten zijn is geweldig, maar weten hoe ze zich gedragen is nog beter.
-Jon Miller

Customer segmentation is altijd al belangrijk geweest. Maar nu het orkestreren van journeys die de algehele ervaring van een klant weerspiegelen, in plaats van zijn meest recente interactie binnen een geïsoleerd touchpoint, een integraal onderdeel is van het succes van ondernemingen, is effectieve segmentatie een absolute must.

Maar volgens een recent Forrester-rapport zegt slechts 33% van de bedrijven die klantsegmentatie gebruiken, dat ze dit significant impactvol vinden. Volgens het rapport is de belangrijkste reden waarom bedrijven falen, dat ze nog steeds traditionele klantsegmentatiebenaderingen gebruiken, zonder gebruik te maken van de breedte van klantgegevens en geavanceerde analysetechnieken die vandaag beschikbaar zijn.

Met andere woorden, ze gebruiken geen moderne gedragssegmentatiebenadering.

In deze post breng ik u op de hoogte met een diepgaand overzicht van 10 verschillende benaderingen van gedragssegmentatie die kunnen worden gebruikt om uw klanten en hun doelen beter te begrijpen, om het journey-succes te maximaliseren en bedrijfsresultaten te behalen.

Wat is gedragssegmentatie?

Traditionele benaderingen van segmentatie richtten zich voornamelijk op wie klanten zijn en segmenten waren gebaseerd op demografische kenmerken zoals geslacht of leeftijd, en firmografische kenmerken zoals bedrijfsgrootte of industrie. Maar zoals ik in mijn vorige post over klantgedragsgegevens heb besproken, is alleen begrijpen wie uw klanten zijn niet meer genoeg.

Gedragssegmentatie gaat over het begrijpen van klanten, niet alleen door wie ze zijn, maar door wat ze doen, met behulp van inzichten die zijn afgeleid van de acties van klanten.

Gedragssegmentatie is een vorm van klantsegmentatie die is gebaseerd op gedragspatronen die door klanten worden vertoond wanneer ze interactie hebben met een bedrijf/merk of een aankoopbeslissing nemen. Het stelt bedrijven in staat om klanten in groepen te verdelen op basis van hun kennis van, houding ten opzichte van, gebruik van, of reactie op een product, dienst of merk.

Het doel is om klantsegmenten te identificeren die u in staat stellen om te begrijpen hoe u moet inspelen op de specifieke behoeften of wensen van een groep klanten, mogelijkheden te ontdekken om hun customer journeys te optimaliseren, en hun potentiële waarde voor uw bedrijf te kwantificeren.

Waarom klanten naar gedrag segmenteren?

Hier volgen vier belangrijke voordelen van het groeperen van klanten in verschillende segmenten op basis van hun gedrag:

1. Personalisatie. Begrijp hoe verschillende groepen klanten moeten worden getarget met verschillende aanbiedingen, op de meest geschikte tijdstippen via hun voorkeurskanalen, om hen effectief te helpen op weg naar succesvolle resultaten in hun trajecten.
2. Voorspellend. Gebruik historische gedragspatronen om toekomstig klantgedrag en uitkomsten te voorspellen en te beïnvloeden.
3. Prioritering. Neem slimmere beslissingen over de beste toewijzing van tijd, budget en middelen door hoogwaardige klantsegmenten en initiatieven met de grootste potentiële zakelijke impact te identificeren.
4. Prestaties. Monitor groeipatronen en veranderingen in de belangrijkste klantsegmenten in de tijd om de gezondheid van het bedrijf te meten en de prestaties te vergelijken met de doelstellingen. Op een hoog niveau betekent dit het kwantificeren van de omvang en waarde van klantsegmenten, en het bijhouden van hoe “positieve” en “negatieve” segmenten groeien of krimpen in de tijd.

10 krachtige gedragssegmentatiemethoden die u kunt gebruiken om uw klanten beter te begrijpen

Traditioneel gezien zijn de meeste deskundigen rond de zes primaire typen van gedragssegmentatie.

(Bron)

Weliswaar zijn deze zes “klassieke” gedragssegmentatietypes vandaag de dag nog steeds zeer relevant, maar ze zijn ook geëvolueerd om nieuwe betekenissen, toepassingen en use-cases aan te nemen.

In dit bericht zullen we zowel de “traditionele” als de “moderne” interpretaties van elk type verkennen, terwijl we ook een aantal nieuwe toevoegingen aan de lijst zullen doen om een aantal interessante nieuwe manieren op te nemen waarop sommige van onze klanten en partners tegenwoordig gedragssegmentatie gebruiken.

De 10 gedragssegmentatiemethoden zijn:

(Klik om naar elke sectie te gaan)

1. Aankoopgedrag
2. Gewenste voordelen
3. Trajectfase klant
4. Gebruik
5. Gelegenheid of timing
6. Klanttevredenheid
7. Klantloyaliteit
8. Interesse
9. Betrokkenheidsniveau
10. Gebruikersstatus

Een paar belangrijke punten om in gedachten te houden voordat we erin duiken:

• Deze lijst sluit elkaar NIET uit.
• De manier waarop u segmenten gaat definiëren en verschillende gedragssegmentatietypes gaat gebruiken, kan sterk variëren, afhankelijk van uw bedrijf.
• Een of meer van deze segmentatiemethoden kunnen tegelijkertijd worden gebruikt of worden gecombineerd met andere soorten segmenten.

Koopgedrag

Hoe gedragen klanten zich verschillend op het pad naar de aankoop?

Op koopgedrag gebaseerde segmentatie gaat over het identificeren van trends in hoe verschillende klanten zich gedragen tijdens het proces van het nemen van een aankoopbeslissing.

Koopgedrag kan ons helpen te begrijpen:

• Hoe verschillende klanten de aankoopbeslissing benaderen
• De complexiteit en moeilijkheidsgraad van het aankoopproces
• De rol die de klant in het aankoopproces speelt
• Belangrijke barrières langs het pad naar aankoop
• Welke gedragingen het meest en minst voorspellend zijn voor het doen van een aankoop door een klant

Predictive Behavioral Segments

Door gebruik te maken van machine learning-mogelijkheden om klantgedrag gedurende het klanttraject te analyseren en patronen in de tijd te identificeren, bouwen bedrijven nu voorspellende segmenten op basis van de waarschijnlijkheid dat verschillende klanten een specifieke aankoop doen.

Er zijn twee veelgebruikte manieren om gedrag uit het verleden te gebruiken om toekomstige uitkomsten te voorspellen:

• 1. Gebruik van aankopen in het verleden om toekomstige aankopen te voorspellen
  2. Gebruik van gedrag op het pad naaraankoop om de waarschijnlijkheid van het voltooien van een aankoop te voorspellen

Impliciete segmenten op basis van digitaal gedrag

Een andere moderne benadering maakt gebruik van patronen in digitaal gedrag om inzicht te krijgen in de uiteenlopende manieren waarop verschillende klanten het koopproces benaderen, om zo de belangrijkste obstakels te identificeren die marketeers uit het aankoopproces moeten verwijderen.

Er zijn verschillende manieren om dit te benaderen, afhankelijk van uw bedrijf. Lacie Larschan deelde enkele eCommerce-voorbeelden van deze methode in een recent artikel. Ze karakteriseert kopers in zes verschillende gedragssegmenten met bijbehorende buyer persona’s door impliciete veronderstellingen te vormen op basis van hun online interacties:

• De “Prijsbewuste” koper is een koopjesjager die op zoek is naar de laagst mogelijke prijs.
• De “slimme” koper is een grondige, nauwgezette onderzoeker die elke ingewikkelde factor wil begrijpen, voordat hij zich aan een enkele vastlegt.
• De “risicomijdende” koper is een voorzichtige, economisch voorzichtige shopper, die moeite heeft om de trekker over te halen voor een aankoop zonder de juiste verzekering, zoals een goed, probleemloos retourbeleid.
• De “Behoefte-proof” koper is een shopper die bevestiging nodig heeft dat het product populair is en wordt ondersteund door claims van haar collega’s.
• De “Ik zal het later krijgen” koper is een shopper die urgentie mist.
• De “Overtuigbare” koper is een impuls shopper die zeer vatbaar is voor cross-sell aanbiedingen.

Als u al zoveel kunt leren over hoe verschillende klanten een aankoopbeslissing benaderen via gedragsgegevens van slechts één kanaal binnen één enkele websessie, stelt u zich dan eens voor hoeveel meer u zou kunnen ontdekken met behulp van klantgedragsgegevens die interacties over alle kanalen gedurende een langere periode omvatten.

Gezochte voordelen

Welke primaire voordelen zoeken verschillende klanten tijdens een aankoopbeslissing?

Als klanten onderzoek doen naar een product of dienst, kan hun gedrag waardevolle inzichten opleveren in welke voordelen, kenmerken, waarden, gebruikssituaties of problemen de belangrijkste motiverende factoren zijn die van invloed zijn op hun aankoopbeslissing.

Wanneer een klant veel meer waarde hecht aan een of meer voordelen dan aan de andere, zijn deze gezochte primaire voordelen de bepalende motiverende factoren die de aankoopbeslissing voor die klant sturen.

Een eenvoudig voorbeeld zijn consumenten die om verschillende redenen tandpasta kopen:

1. Whitening purposes
2. Sensitive teeth
3. Flavor
4. Price

Dit B2C-tandpastavoorbeeld kan op vrijwel elk bedrijf in elke bedrijfstak worden toegepast. Voor B2B-software kunnen de gezochte voordelen bestaan uit specifieke functies of mogelijkheden, gebruiksgemak, snelheid of nauwkeurigheidsvoordelen, of belangrijke integraties met andere tools.

Twee potentiële klanten kunnen er identiek uitzien in termen van hun demografische of firmografische kenmerken of vanuit het oogpunt van een klantpersoonlijkheid, maar ze kunnen heel verschillende waarden hebben in termen van welke voordelen en functies voor elk van hen het belangrijkst en het minst belangrijk zijn.

Als u vier klanten hebt die allemaal op zoek zijn naar een ander primair voordeel en u stuurt ze allemaal berichten over hetzelfde voordeel, dan mist u 75% van uw communicatie en verspilt u 75% van uw tijd en budget.

Door het gedrag van elke klant te begrijpen, zoals ze in de loop van de tijd met uw merk omgaan, kunt u klanten in segmenten indelen op basis van hun gewenste voordelen en uw marketing dienovereenkomstig voor elk segment personaliseren.

Customer Journey Stage

In welke fase van het traject bevindt een nieuwe of bestaande klant zich op dit moment?

Door gedragssegmenten op te bouwen op basis van de fase van het klanttraject kunt u de communicatie afstemmen en ervaringen personaliseren om de conversie in elke fase te verhogen. Bovendien helpt het u om stadia te ontdekken waarin klanten niet vooruitkomen, zodat u de grootste obstakels en verbetermogelijkheden kunt identificeren.

Maar het segmenteren van uw klanten naar trajectfase is niet eenvoudig.

Een veelvoorkomende misvatting is dat één klantgedrag of interactie genoeg is om nauwkeurig vast te stellen in welke trajectfase een klant zich momenteel bevindt.

“Deze prospect heeft deze content bekeken of op deze advertentie geklikt, dus dat betekent dat hij zich in de ____________-fase bevindt.”

In de meeste gevallen zijn een of twee gedragsgegevenspunten niet genoeg om nauwkeurig vast te stellen in welke fase van het klanttraject een klant zich bevindt.

Klanten in alle verschillende stadia hebben interactie en interactie met content en ervaringen die zijn ontworpen voor alle verschillende stadia, via alle verschillende kanalen, op alle verschillende tijdstippen, en niet in een bepaalde volgorde.

De meest effectieve manier om de huidige reisfase van een klant nauwkeurig te bepalen, is door gebruik te maken van alle gedragsgegevens van een klant via kanalen en touchpoints, zodat u gewogen algoritmen kunt bouwen op basis van gedragspatronen in de loop van de tijd.

Dit diagram toont het gedrag van een individuele potentiële klant over een periode van de afgelopen veertien dagen. Deze prospect bevindt zich in het stadium van overweging van het klanttraject, maar zijn gedrag komt in een volledig willekeurige volgorde voor en verloopt niet lineair van stadium tot stadium. Dit is een veel realistischer beeld van hoe het gedrag van klanten eruit kan zien in een bepaald tijdsbestek terwijl ze interageren met een merk.

Als u zou proberen vast te stellen in welke fase van het klanttraject deze prospect zich bevond op basis van een of twee van de gedragingen, zou u gemakkelijk een verkeerde veronderstelling kunnen maken. Als u bijvoorbeeld uw oordeel baseert op een van de eerste twee gedragingen, lijkt het erop dat de prospect zich in de bewustmakings- of educatiefase bevindt. Maar door de gedragingen te wegen met behulp van algoritmen die zijn gebaseerd op historische patronen, kunt u zien hoe het veel duidelijker wordt dat overweging de meest waarschijnlijke huidige fase in het traject is voor deze prospect.

Maak ook niet de fout om aan te nemen dat klanten na verloop van tijd gewoon vanzelf overgaan naar de volgende fase in hun traject.

Als u een jaarabonnementenbedrijf hebt en ervan uitgaat dat een klant in de loop van het jaar van de adoptiefase naar de retentiefase is gegaan, kunt u voor een ruw ontwaken komen te staan wanneer het tijd is voor verlenging. Nogmaals, gedragsgegevens zijn de enige manier om de waarheid te achterhalen, of in ieder geval zo dicht mogelijk in de buurt te komen.

Gebruik

Hoe vaak (en hoe veel) gebruiken klanten uw product of dienst? Hoe gebruiken ze het?

Product- of dienstgebruik is een andere veelgebruikte manier om klanten te segmenteren op gedrag, op basis van de frequentie waarmee een klant een product of dienst koopt of ermee interageert.

Hoe vaak reizen klanten met Airbnb? Hoe vaak kopen klanten producten bij Amazon?

Voor een B2B SaaS-bedrijf, hoe vaak loggen klanten eigenlijk in en gebruiken ze uw software? Hoeveel tijd besteden ze? Hoe gebruiken ze het? Welke functies gebruiken ze? Hoeveel gebruikers van dezelfde account of hetzelfde bedrijf gebruiken het?

Gebruiksgedrag kan een sterk voorspellende indicator zijn voor loyaliteit of churn en dus voor lifetime value.

In een recente post, How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue, deelde ik een voorbeeld van hoe Netflix klantgebruiksgegevens gebruikt om gedragssegmenten op te bouwen op basis van de maandelijkse inhoudsconsumptie van gebruikers, waardoor ze uiteindelijk hun churnpercentage konden verlagen en de customer lifetime value konden verhogen tot het punt waarop leidinggevenden schatten dat het bedrijf elk jaar $ 1 miljard bespaart.

Deze Netflix-gebruikscasus is een goed voorbeeld van segmentatie op basis van kwantiteit.

Segmenten op basis van kwantiteit of frequentie van gebruik

• Zware gebruikers (of “supergebruikers”) zijn klanten die de meeste tijd besteden aan het gebruik van uw oplossing en/of het vaakst kopen. Dit zijn meestal uw meest enthousiaste en betrokken klanten, die ook vaak het meest op uw product/dienst kunnen rekenen.
• Gemiddelde of middelgrote gebruikers zijn klanten die uw oplossing semi-regelmatig gebruiken of kopen, maar niet erg vaak. Vaak zijn deze tijd- of gebeurtenisgebonden.
• Lichte gebruikers zijn klanten die in verhouding tot andere klanten veel minder gebruiken of kopen. Afhankelijk van uw bedrijf, kan dit zelfs eenmalige gebruikers betekenen, maar nogmaals, het hangt af van het relatieve gebruik ten opzichte van de rest van uw klantenbestand.

Deze op gebruik gebaseerde gedragssegmenten zijn van onschatbare waarde om te begrijpen waarom bepaalde soorten klanten zware of lichte gebruikers worden. Door op deze manier te segmenteren, kunt u verschillende acties en benaderingen testen om het gebruik van bestaande klanten te verhogen en meer nieuwe klanten aan te trekken met een grotere waarschijnlijkheid dat ze dezelfde gebruiksgedragspatronen volgen als uw supergebruikers.

Na verloop van tijd is het van cruciaal belang om veranderingen in het gebruiksgedrag van klanten te volgen. Op deze manier kunt u problemen en kansen identificeren op zowel geaggregeerd niveau (om de algehele bedrijfsprestaties te meten) als op individueel klantniveau (om bijvoorbeeld vast te stellen of een klant een hoog risico loopt om af te haken).

(Bron)

Handgeplukte gerelateerde inhoud: How to Reduce Churn with Customer Journey Analytics

Segments Based on Quality of Usage

Whilst quantity and frequency of usage can certainly be valuable behavioral segments, high usage does not always translate into most value delivered, both to the customer and ultimately to your business

For example, a SaaS customer might have a ton of product usage behavior, but in reality things might not be as peachy as they appear on the surface. Misschien zijn ze:

1. het product niet zo effectief gebruiken als ze zouden kunnen zijn,
2. alleen gebruikmaken van een fractie van de belangrijkste functies of mogelijkheden in de oplossing,
3. alleen het product nu gebruiken omdat ze moeten, maar zijn ongelukkig en willen op de lange termijn overstappen naar een concurrent.

In alle drie de voorbeelden is de hoeveelheid gebruik geen afspiegeling van de waarde die ze daadwerkelijk ontvangen.

Deze klant voldoet misschien aan de criteria van een “heavy user”-segment, maar krijgt in werkelijkheid niet genoeg waarde en loopt in de toekomst waarschijnlijk een groot risico om af te haken (als dat al niet is gebeurd).

Occasion or Timing-Based

Wanneer is de kans het grootst dat klanten een aankoop doen of zich met een merk inlaten?

Gedragssegmenten op basis van gelegenheden en timing hebben traditioneel betrekking op zowel universele als persoonlijke gelegenheden.

• Universele gelegenheden zijn van toepassing op de meerderheid van uw klanten of doelgroep. Vakanties en seizoensgebonden gebeurtenissen zijn een typisch voorbeeld, waarbij consumenten meer geneigd zijn om bepaalde aankopen te doen rond de feestdagen of op bepaalde tijdstippen van het jaar.
• Terugkerende persoonlijke gelegenheden zijn aankooppatronen voor een individuele klant die consistent worden herhaald over een periode van tijd, die kan variëren van jaarlijkse gelegenheden zoals verjaardagen, jubilea of vakanties, maandelijkse aankopen zoals zakenreizen of zelfs dagelijkse rituelen zoals stoppen voor een kopje koffie op weg naar het werk elke ochtend.
• Zeldzaam-persoonlijke gelegenheden zijn ook gerelateerd aan individuele klanten, maar zijn onregelmatiger en spontaner, en dus moeilijker te voorspellen, zoals het bijwonen van de bruiloft van een vriend.

Hoewel deze zeer moeilijk te voorspellen kunnen zijn, is het echter mogelijk (u herinnert zich misschien de krantenkoppen van een paar jaar geleden, waar Target beroemde point-of-sale-gegevens gebruikte om uit te zoeken wanneer ze luiers en andere babyproducten op de markt moesten brengen aan vrouwen op basis van wanneer ze eerder zwangerschapstests hadden gekocht. )

Targeting Segments by Time of Day, Day of Week, etc.

Een andere, modernere toepassing van op timing gebaseerde gedragssegmentatie heeft te maken met de tijdstippen waarop een klant meer geneigd is om zich met een merk bezig te houden of ontvankelijker is voor aanbiedingen.

Gedragspatronen in de voorkeuren van individuele klanten voor het lezen van e-mail, het browsen op sociale netwerken, het onderzoeken van producten en het consumeren van inhoud zijn allemaal voorbeelden die kunnen worden benut om marketeers te helpen begrijpen wat de beste dagen en tijden zijn om verschillende klanten te targeten met aanbiedingen.

Netflix, Dominos, Open Table en Hotel Tonight sturen me allemaal e-mails op vrijdag, meer dan op andere dagen van de week. Waarom? Content, pizzabezorging en last-minute restaurant- en hotelreserveringen zijn allemaal zaken die ik eerder in het weekend consumeer of koop.

Segmenten naar verstreken tijd sinds eerdere aankoop of actie

Een andere op tijd gebaseerde benadering is het voorspellen wanneer klanten het meest waarschijnlijk een aankoop zullen doen op basis van de tijd die is verstreken sinds een eerdere aankoop of actie.

Bijvoorbeeld, een klant zou veel waarschijnlijker kunnen zijn om opnieuw te kopen binnen de weken of maanden na een eerste aankoop, of omgekeerd, veel minder waarschijnlijk om een up-sell of cross-sell aankoop te doen totdat een bepaalde hoeveelheid tijd is verstreken sinds een eerste aankoop of verlenging. De eerder genoemde zwangerschapstest van Target is hier een ander voorbeeld van.

Klanttevredenheid

Hoe tevreden zijn uw klanten nu ECHT?

NPS® -enquêtes en andere vergelijkbare mechanismen voor klantenfeedback zijn zeker waardevolle methoden om de klanttevredenheid te meten, maar u kunt er niet alleen op vertrouwen.

Hiervoor zijn drie redenen:

1. Typisch is dat slechts een fractie van de klanten meedoet.
2. Of u nu jaarlijks, tweejaarlijks, driemaandelijks, of zelfs maandelijks of wekelijks enquêtes houdt, er zit veel tijd tussen het verzamelen van de gegevens, waardoor u gedurende langere perioden in het duister tast en de tevredenheid van een klant drastisch kan veranderen.
3. Zoals Swati Sahai aangaf in haar recente post over het meten van klantervaring, is het uitsluitend vertrouwen op NPS als een klantervaringsmetriek een ineffectieve aanpak, omdat het niet nauwkeurig de veranderende behoeften en ervaringen van klanten in verschillende fasen van het klanttraject weergeeft.

Het gedrag van een klant kan een veel nauwkeurigere en betrouwbaardere bron zijn voor het meten van tevredenheid, vooral met gegevens die in realtime kunnen worden vastgelegd en bijgewerkt, en in elke fase van het klanttraject.

Er zijn veel gegevensbronnen beschikbaar via welke het gedrag van klanten kan worden afgetapt om de werkelijke tevredenheid van een klant op een bepaald moment te meten. Bewijs van negatieve klantervaringen kan op veel plaatsen worden gevonden, en worden gedetecteerd via veel verschillende kanalen, systemen en tools in uw organisatie. Hetzelfde geldt natuurlijk voor positieve klantervaringen.

Callcenters, ondersteuningsportals, helpforums, facturerings- en CRM-systemen en sociale media zijn slechts enkele van de vele voorbeelden van waar deze gegevens kunnen worden opgeslagen.

Door eerst uw klanten te segmenteren op basis van tevredenheid – zoals bij alle segmentatie – kunt u de juiste reeks acties voor elk segment bepalen en deze vervolgens kwantificeren en prioriteren op basis van hun potentiële zakelijke impact.

Segment voor hoge tevredenheid	Segment voor lage tevredenheid
Doelgroep met up-sell of cross-verkoopkansen Bereik deze voor referenties of case studies Kom in aanmerking voor loyaliteitsprogramma Analyseer klanten in dit segment om patronen te identificeren die kunnen leiden tot hoge tevredenheid	Ondersteun met up-sell, cross-sell en andere promotionele aanbiedingen Target met retentiecampagne Prioriseer persoonlijke reach out van klantenservice of succesteam Analyseer klanten in dit segment om mogelijke hoofdoorzaken van lage tevredenheid te identificeren

Door uw klanten te segmenteren op tevredenheid kunt u de antwoorden bepalen op vragen als:
Welke van uw klanten zijn op een bepaald moment het meest en het minst tevreden?

Welke factoren hebben de grootste invloed op de klanttevredenheid?

Klantentrouw

Wie zijn uw meest loyale klanten? Hoe kunt u hun waarde maximaliseren en meer klanten zoals zij vinden?

(Bron)

Uw trouwste klanten zijn de waardevolste activa voor een bedrijf (misschien met uitzondering van de werknemers.) Ze zijn goedkoper te behouden, hebben meestal de hoogste levenslange waarde, en het belangrijkste is dat ze uw grootste voorstanders van uw merk kunnen worden; het uiteindelijke doel van elke klantrelatie.

Door middel van gedragsgegevens kunnen klanten worden gesegmenteerd op hun niveau van loyaliteit om u te helpen uw meest loyale klanten te identificeren en hun behoeften te begrijpen om ervoor te zorgen dat u hen tevredenstelt.

Loyale klanten kunnen perfecte kandidaten zijn voor programma’s die een speciale behandeling en privileges bieden, zoals exclusieve beloningsprogramma’s om de klantrelatie te koesteren en te versterken en voortzetting van toekomstige zaken te stimuleren.

Een paar klassieke B2C-voorbeelden van dergelijke programma’s zijn frequent flier-programma’s van luchtvaartmaatschappijen, “platina” creditcardleden, of voorkeursgasten in hotels en casino’s.

Naast het maximaliseren van de inkomsten van loyale klanten, zijn er vele andere potentiële voordelen die de levenslange waarde van de relatie kunnen verhogen, zoals verwijzingen, referenties, goedkeuringen en getuigenissen, deelname aan case studies, het geven van productfeedback en, het belangrijkste, het delen van positieve mond-tot-mondreclame met hun collega’s.

Gebruik klantloyaliteit gedragssegmentatie om waardevolle antwoorden te krijgen op belangrijke vragen zoals:

Wat zijn de belangrijkste factoren en gedragingen tijdens het klanttraject die tot loyaliteit leiden?

Welke klanten zijn de beste kandidaten voor loyaliteits- of advocate-programma’s?

Hoe kunt u uw meest loyale klanten tevreden houden en de waarde die u van hen krijgt maximaliseren?

Interest

Wat vinden verschillende klanten belangrijk?

Inzicht in de persoonlijke en professionele interesses van uw klanten is essentieel voor personalisering, klantbetrokkenheid en het leveren van waarde.

Gedragssegmentatie op basis van interesses kan van groot belang zijn voor het leveren van gepersonaliseerde ervaringen die klanten betrokken houden en terug laten komen voor meer. Dit geldt ongeacht of uw doel is om het productgebruik te verhogen, klanten te benaderen met cross-sell of upsell aanbiedingen, of de juiste inhoud en communicatie te leveren om klanten te koesteren en hen te helpen op het pad naar aankoop, of het pad naar advocacy.

Netflix, Amazon en Spotify gebruiken aanbevelingsengines voor het suggereren van inhoud en producten die volledig zijn gebaseerd op de gedragsinteresses van klanten.

Een van de grote voordelen van interessegedrag is de mogelijkheid om impliciet specifieke interesses te verbinden met andere potentieel gerelateerde interesses.

Door dit te doen, weegt u niet alleen de mate van interesse van een klant in een bepaald onderwerp, maar vermenigvuldigt u ook het aantal aanvullende potentiële interesses/onderwerpen die effectief zouden kunnen zijn om die klant aan u te binden.

Machine learning kan helpen dit proces te schalen. Naarmate er meer interactie is tussen klanten, zullen er meer op interesses gebaseerde gedragingen zijn om te ontdekken, af te leiden en in de loop van de tijd te wegen.

Betrokkenheidsniveau

Hoe betrokken zijn uw klanten? Wie zijn uw meest en minst betrokken klanten?

Eerder in dit artikel heb ik het gehad over op gebruik gebaseerde gedragssegmentatie, die specifiek betrekking heeft op de interacties van klanten met uw product of service. Hoewel het segmenteren van klanten op basis van hun mate van betrokkenheid ook gebruik kan omvatten, omvat het ook een breder spectrum van klantinteracties met uw merk die even waardevol kunnen zijn voor het meten van de sterkte van de klantrelatie.

Hoe u “betrokkenheid” definieert, zal variëren op basis van uw bedrijf en uw rol, maar ik denk dat we het er allemaal over eens kunnen zijn dat over het algemeen betrokkenheid goed is.

Als een klant positieve ervaringen heeft met uw merk, en als gevolg daarvan bereid is om vaker te interageren en meer tijd te besteden aan betrokkenheid bij uw merk, is dit meestal een goed teken van positieve resultaten om te volgen.

Hoe meer tijd een klant besteedt aan interactie met uw merk en positieve ervaringen heeft, des te waarschijnlijker is het dat:

• het vertrouwen toeneemt.
• zich een positieve perceptie van het merk ontwikkelt.
• Hun merkrelatie wordt sterker.
• Zij overwegen een aankoop te doen.

Engagement is een waardevolle metric in zowel pre- als post-aankoopsferen van de customer journey.

U kunt bijvoorbeeld op betrokkenheid gebaseerde segmentatie gebruiken om te begrijpen hoe betrokken verschillende prospects zijn in uw pre-aankooptrechter, of hoe actief bestaande klanten zijn in uw gebruikerscommunity.

U kunt betrokkenheid meten op het niveau van individuele klanten/contactpersonen, op het algemene bedrijfs- of accountniveau, of op beide. In beide gevallen is het segmenteren van uw klanten naar hun mate van betrokkenheid enorm waardevol om te begrijpen welke klanten op een bepaald moment het meest en het minst betrokken zijn bij uw merk en waarom, en, het belangrijkste, om uit te zoeken wat u eraan gaat doen.

Hieronder staat een voorbeeld van Engagio, een toonaangevend Account-Based Marketing-platform, dat betrokkenheid beschouwt als een van zijn “Big 5” ABM-metrics. De software van Engagio stelt gebruikers in staat om gedragsmatige betrokkenheid in minuten te meten voor elke afzonderlijke rol op een prospectaccount en voor elke account in zijn geheel:

(Bron)

User Status

User status is een andere manier om verschillende klanten gedragsmatig te classificeren op basis van hun relatie tot uw bedrijf.

Hieronder vindt u enkele van de meest voorkomende voorbeelden van gebruikersstatus:

• Niet-gebruikers
• Prospects
• Eerste kopers
• Reguliere gebruikers
• Defectors (ex-klanten die zijn overgestapt naar een concurrent)

Maar er zijn veel verschillende mogelijke gebruikersstatussen die u afhankelijk van uw bedrijf zou kunnen hebben.

Bijvoorbeeld, een bedrijf met een gratis naar pro-model of gratis proefmodel zou een status kunnen hebben voor “freemium-gebruikers” of “gratis proefversie” gebruikers.

Gebruik de juiste technologie

Ten slotte, zonder de juiste technologie op zijn plaats, is het ongelooflijk moeilijk (grenzend aan onmogelijk) om echt succesvol te zijn met gedragssegmentatie vandaag.

Google analytics, advertentieplatforms zoals Google Adwords en Facebook, en marketingautomatiseringssystemen zijn allemaal voorbeelden van tools die u kunt (en zou moeten) gebruiken voor het analyseren, segmenteren en targeten van klanten op basis van gedrag.

Hoewel, deze tools kunnen slechts een fractie van de waarde en mogelijkheden leveren die in deze post worden behandeld. Ze bieden u niet de cross-channel journey-gegevens die u nodig hebt om uitgebreide gedragssegmenten op te bouwen of de journey-gedreven inzichten die u nodig hebt om acties te orkestreren op basis van de totale ervaring van elke klant.

Customer journey orchestration-software stelt u in staat om personaliseringsbeslissingen in elk van uw touchpoints te verbeteren, zodat elke klant een naadloze ervaring krijgt. Met geavanceerde oplossingen kunt u nieuwe doelgroepen activeren of bestaande doelgroepen bijwerken op basis van klantkenmerken en -gedrag. Door gebruik te maken van een platform dat prioriteit geeft aan journeys in plaats van aan interacties binnen afgescheiden kanalen, kan uw onderneming klanten de best mogelijke ervaring bieden op basis van hun unieke doelen en behoeften.

It’s Your Turn

Gedragssegmentatie is een techniek om klanten te segmenteren op basis van hun gedrag, zodat u ze beter kunt begrijpen en op een optimalere manier met ze in contact kunt treden tijdens hun journeys.

Met behulp van de tien hierboven beschreven gedragssegmentatiemethoden kunt u klanten in staat stellen hun unieke doelen te bereiken, de ROI te maximaliseren, de customer lifetime value te verhogen en een diepere kennis van uw klantenbestand op te bouwen.